想象一下，某天早上醒来，发现一家中国的小型初创公司刚刚震动了整个人工智能世界。
这正是 2025 年 1 月 25 日 DeepSeek 的情况。
应用推出 10 天后，Deepseek 在美国苹果应用商店的排名就跃升至 # 1。
它击败了 ChatGPT，后者在过去几年中一直是最受欢迎的免费人工智能应用程序。
由于投资者开始质疑美国是否仍然是最大的市场参与者，Nvidia、微软和 Meta 等科技巨头的股价纷纷下跌。
ChatGPT 的母公司 OpenAI 的首席执行官 Sam Altman 也注意到了这个新来者。
吸引大家注意的是，DeepSeek 是如何以极低的成本开发人工智能技术的。
他们使用了 Nvidia H800 芯片，并获得了同样的效率水平，而这正是他们的优势所在。 西方国家和政府瞠目结舌。
每个人都惊叹不已 这家新公司是如何制造出开源的人工智能，并能以更少的投入做更多的事情。
今天，我们将权衡所有这些激动人心的事情，探索 DeepSeek 是什么，如何使用 DeepSeek AI 完成任务，甚至它是否是适合你的工具。
我们走吧
什么是 DeepSeek？
DeepSeek 是一个 中国人工智能公司 于 2023 年 5 月在杭州成立，由 梁文峰.
梁文峰还是中国顶级对冲基金之一的联合创始人。
DeepSeek 的出现有着明确的愿景：让人工智能变得强大、易用，并且人人都能负担得起。
再也不用担心人工智能检测到你的短信了 Undetectable AI 可以帮助您：
- 让人工智能辅助写作显现出来 像人一样
- 旁路 只需点击一下，就能使用所有主要的人工智能检测工具。
- 使用 人工智能 安全地 和 自信地 在学校和工作中。
截至 2025 年 2 月，DeepSeek 已经推出了七个人工智能模型。下面我们就来简单了解一下它们。
- 首先是 DeepSeek 程序员 它有助于人们编写代码。
- 然后，他们创建了 DeepSeek LLM 这是一个通用语言模型。
- 下一个是 DeepSeek-V2这种方法效果更好，成本更低。
- 2024 年年中，他们发布了一款更好的编码助手，名为 DeepSeek 编码器-V2.
- 2024 年底，他们启动了 DeepSeek-V3一个超级快速、超级智能的模型（拥有 6710 亿个参数）
- 然后在 2025 年 1 月，他们发布了 深海探索 R-1与 OpenAI 的 GPT-4 竞争，但成本更低。
- 他们还介绍了 Janus-Pro-7B它可以理解和创建图像。
所有模型都是 开源。
这意味着任何地方的任何人都可以免费使用它们。
例如
假设你是一家金融科技初创公司的一员，而你的公司希望改用人工智能来分析收益报告并用通俗易懂的英语解释金融术语。
修复：
与 DeepSeek、 你可以以公开的模型为基础，根据美国证券交易委员会（SEC）的内部文件和投资者来电进行再培训，然后私下部署。
总成本只是 GPT-4 原料药费用的一小部分。
这可是件大事，因为目前最受欢迎的产品如 ChatGPT-4、Gemini 1.5 Pro 和 Claude 3 不以这种方式提供模型。
我猜他们在开源方面有一些承诺问题？
它是如何工作的？
DeepSeek 和我们一样工作。是的，它像人类一样工作。
让我来解释一下。
想想你是如何学会烹饪新菜谱的。
第一次，您要按照说明一步一步地做好一切。
结果，这道菜非常完美（或不完美）。
无论如何，下次你都要尝试调整一下--多放些调味料，煮久一点，或者改变时间。
每做一道菜，你都会从错误中吸取教训，变得更好。
这种尝试、错误和调整的过程就是人类学习和提高技能的过程。
根据 研究论文 由 DeepSeek 发布，这正是 R-1 模型使用的模型，它被称为 "强化学习"
在强化学习中，你通过不断的实验、重新评估和改进来学习，而不是记住所有的模式。
它不会马上给你答案，而是会思考解决方案，重新考虑，然后给你答复。
随着时间的推移，你的配方会越来越完美。
DeepSeek 功能
1) DeepSeek-Coder
DeepSeek-coder 是一切的起点。
这是该公司 2023 年推出首个人工智能模型 并对 80 种编程语言的 2 万亿个词库进行了训练。
即使是较小的 7B 版本，其性能也不亚于 CodeLIama-34B 等更大的机型。
当你看到其最大的 33B 版本时，它 优于 GPT-3.5 多次编码测试。
2) DeepSeek-LLM
DeepSeek LLM 是公司首个通用大型语言模型。
它拥有 670 亿个参数，在 2 万亿个中英文代币上进行了训练。
令人印象深刻的是 在许多方面与 GPT-4 性能相当 并在编码（HumanEval 得分 73.78%）和数学（GSM8K 得分 84.1）方面大获全胜。
此外，它还能比 ChatGPT 3.5 更好地处理中文。
3) DeepSeek-Math
DeepSeek-Math 基于他们的编码模型构建，但经过专门训练，可以处理复杂的数学问题。
有趣的是
假设一名学生不仅要记住数学公式，还希望了解如何逐步解决问题。
DeepSeek 的 "思考 "部分可以帮助学生，因为它展示了自己的思考过程，这是所有人工智能模型中独一无二的能力。
它在竞赛级数学问题上的得分令人印象深刻，几乎与以下重量级人工智能模型并驾齐驱 GPT-4 和谷歌的 Gemini Ultra。
该模式的优势主要来自两个方面：
- 网络数据工程： 它使用从网络上精心挑选的数学相关数据集来提高推理能力。
- 高级培训技术： 它使用一种名为 "组相对策略优化"（GRPO）的方法来增强其数学推理能力，同时在训练过程中有效地管理内存。
当它有多次机会解决问题时（有点像反复检查作业），准确率会跃升至 60.9%。
因此 领域的佼佼者之一。
4) DeepSeek-VL（视觉语言）
DeepSeek-VL 是一种视觉语言模型，旨在理解和处理视觉数据和语言数据
它专为处理您每天都要处理的现实世界中的问题而设计：
- 它可以阅读和理解网站截图
- 它能理解 PDF 和文件
- 它可以解释图表
- 它甚至可以处理高分辨率（1024 x 1024）的图像，而不会出现滞后现象
该功能有两种大小（1.3B 和 7B），两个版本都完全面向公众开源。
5) 混合专家架构
DeepSeek 使用 专家混合（MoE）架构。
让我们通过一个例子来理解这一点。
当你去医院看病时，你不会只看一位对医学了如指掌的医生，对吗？
相反，你会被转诊到专科医生那里--心脏问题找心脏专科医生，视力问题找眼科医生，等等。
DeepSeek 也以同样的方式工作！
它不是一个庞大的人工智能大脑，而是有不同的 "专家" 每个组件都专门负责特定的任务。
例如
您询问人工智能:"我在运行 Python 脚本时出错了。你能帮助我吗？
MoE AI 的 "语法专家":"问题出在第 12 行的缩进上。它应该缩进到 for 循环的下面"。
MoE AI 的 "数据结构专家":"我发现您使用的是列表，而字典会更有效率。我建议将列表改为字典，以提高性能"。
MoE AI 的 "算法专家":"你在这里使用的是冒泡排序算法。为了获得更好的性能，我建议改用合并排序，因为合并排序对于大型数据集来说要快得多"。
大赦国际的最终答复:"要解决你的错误，你需要修正第 12 行的缩进，用字典替换列表以提高性能，并改用合并排序算法以加快执行速度"。
在幕后，有一个 "网关" 它就像医院的前台，清楚地知道你需要看哪位专家。
这种架构是 DeepSeek 被认为是高效的原因之一，因为它比竞争对手使用更少的资源。
整合人工智能工具以提高产出
现在，我们已经清楚地了解了 DeepSeek AI 的工作原理。
让我们来看看如何将 DeepSeek 人工智能与不同的工具集成，以提高其产出。
求职信个性化
步骤 # 1 - 调查研究和确定工作目标
- 根据你的技能在 Upwork、Fiverr、LinkedIn 或 Indeed 上搜索工作
- 使用 DeepSeek AI 查找最热门的招聘公司。
工作提示
- 根据当前职位列表，总结[职位名称]在[年份]最紧缺的软技能和硬技能。
- 从该职位描述中提取关键技能和职责：[粘贴 JD]。
步骤 # 2 - 恢复优化
- 从以下网站搜索适合 ATS 的简历模板 简历生成器.
- 您可以使用 DeepSeek AI 优化要点/技能/成就
简历提示
- 重写我的简历要点，使其更加注重成就，同时又不越俎代庖 [粘贴简历]。
- 增强本技术项目说明的影响力和专业性：[粘贴详细信息]。
- 让我的简历适合 ATS，以胜任[职位名称]角色。
步骤 # 3 - 求职信个性化
- 使用 求职信生成器.
- 根据公司要求，使用 DeepSeek Chat 进行个性化定制。
求职信个性化提示
- 为[公司名称]的[职位名称]角色撰写个性化求职信：[粘贴 JD]。
- 让这封求职信更简洁、更专业、更吸引人：[粘贴草稿]。
步骤 # 4 - 技能差距分析
- 将您的简历与职位描述进行比较，找出技能差距。
- 如果有任何空白，您可以找到在线课程或项目的推荐。(免费或付费）
DeepSeek 技能提示 差距分析
- 将我的简历与这份工作进行比较，分析是否存在技能缺失：[粘贴简历 + JD]。
- 建议在线课程，以提高我在 [特定技能] 方面的技能。
步骤 # 5 - 人工智能助力面试准备
- 使用 Deepseek Chat 生成行为和技术面试问题。
- 通过 Deepseek Code 练习编码挑战并获得调试帮助。
DeepSeek 提示人工智能面试准备
- 生成[职位名称]角色的常见行为面试问题。
- 给我 5 个关于[特定技能]的技术面试问题。
- 分析并改进我对这一面试问题的回答：[粘贴答案]。
无缝内容创建
现在我们明白了 DeepSeek AI 让我们来探讨一下如何将它与 检测不到的人工智能 使内容创作更上一层楼。
步骤 #1 - 人工智能驱动的博客写作
使用 DeepSeek AI 生成结构化草稿，然后使用 Undetectable AI 对其进行完善，以提高真实性和参与度。
博客写作提示
- 就[主题]编写一份博客提纲，其中包含关键谈话要点。
- 将大纲扩充为 1000 字的草稿，并提出有研究支持的见解。
- 重写这一部分，使其更吸引人、更自然： [粘贴文本]。
步骤 #2--搜索引擎优化与人性化
使用 DeepSeek AI 进行关键字研究，并使用 Undetectable AI 使您的博客排名靠前。 更有人情味 而且令人信服。
搜索引擎优化和人性化提示
- 根据当前趋势，查找与 [主题] 最相关的搜索引擎优化关键词。
- 重写这一段，使其听起来更自然，同时保持搜索引擎优化：[粘贴文本]。
- 针对搜索引擎和可读性优化此元描述：[粘贴文本]。
步骤 #3--创建社交媒体内容
利用 DeepSeek AI 获取内容创意，创建引人入胜的帖子。 人工智能搜索引擎优化撰稿人 因为我真的写了。
社交媒体帖子的提示
- 针对 [主题] 生成 5 条推文创意，语气随意，引人入胜。
- 改写 LinkedIn 上的这篇帖子，使其更吸引人、更专业：[粘贴文本]。
- 为本帖撰写一个引人注目的 Instagram 标题：[粘贴详细信息]。
步骤 #4 - 人工智能驱动的电子邮件营销
使用 DeepSeek AI 生成有说服力的电子邮件副本，然后通过以下功能提高可读性和个性化程度 检测不到的人工智能.
电子邮件优化提示
- 为[行业]专业人士起草一封冷门推广电子邮件。
- 改写这封邮件，让它听起来更自然、更吸引人：[粘贴文本]。
- 为[受众]个性化这封邮件，同时保持其简洁性和说服力。
步骤 #5 - 人工智能驱动的内容编辑
使用 DeepSeek AI 进行最终编辑，检查语法和结构，然后使用 Undetectable AI 确保声音听起来真实、像人一样。
编辑和完善的提示
- 检查本文的清晰度和语法改进情况：[粘贴文本]。
- 让这些内容听起来更有对话性和吸引力：[粘贴文本]。
- 确保这些内容与人类文字无异：[粘贴文本]。
通过将 DeepSeek AI 与 Undetectable AI 集成，您可以创建高质量、搜索引擎优化友好、真正像人一样的内容，在吸引受众的同时简化工作流程。
DeepSeek AI 的成本是多少？
DeepSeek 的整个模型是为以下目的设计的 $5.58 百万美元。
据报道，这比 OpenAI 开发 GPT-4 花费的 $.8 亿至 1 亿美元少 17 倍。
(首席执行官萨姆-奥特曼还暗示了研究和人事费用的额外成本！）。
考虑到这一点，DeepSeek 的定价对最终用户非常有利，因为其代币处理成本为每百万代币 $1。
代币 是较小的部分。
当您在人工智能中输入任何内容时，句子/段落会被分解成标记。
使用人工智能（如 DeepSeek 或 GPT-3）的成本取决于人工智能处理的代币数量。
因此，当 DeepSeek 按每百万代币收取 $1 的费用时，这意味着人工智能每处理一百万个文本，用户就要支付 $1 的费用。
这比 GPT-3 和克劳德等主要替代方案的成本低 93%，后者每百万代币的收费约为 $15。
DeepSeek 快速评论
考虑到对该工具的所有测试、研究和评论，我们认为 DeepSeek 是一款值得使用的强大工具。
......但只能用于特定目的，并有明确的预防措施。
使用 DeepSeek
- 学习和教育（尤其是编码和技术学科）
- 数据隐私并不重要的个人项目
- 小型企业寻求经济高效的人工智能解决方案
- 希望尝试和定制人工智能模型的开发人员
请勿将 DeepSeek 用于以下用途
- 任何涉及敏感数据的项目
- 需要遵守安全规定的业务操作
- 创意写作项目
- 偏差可能导致严重问题的应用
DeepSeek 是免费的，而且它在许多方面的性能都达到或超过了付费竞争对手。
然而，安全漏洞却不容忽视。
您的数据存储在中国这一事实让许多用户又多了一层担忧。
DeepSeek 的优缺点
让我们来分析一下 DeepSeek 的优势和挑战。
| DeepSeek 的优点 | DeepSeek 的缺点 |
| 完全免费使用（性能与 $200/month 的竞争对手相当） | 您的数据存储在中国人民共和国境内 |
| 它会向你展示它的思考过程。对学习非常有帮助，尤其是当你试图理解编码或复杂问题时 | 不适合创意写作，最好去其他地方看看 |
| 它是开源的，这意味着你可以在自己的电脑上运行它 | 某些话题（尤其是关于中国的话题）在聊天版本中会受到审查 |
| 您可以编写简单的单行请求。人工智能会找出你需要什么，而不需要及时的工程设计 |
谁应该使用 DeepSeek？
在讨论哪些人应该使用 DeepSeek 之前，我们先来谈谈哪些人不应该碰 DeepSeek。
- 任何人处理 敏感客户数据 (对不起，医疗服务提供者）
- 金融机构 处理机密交易
- 政府机构 处理机密信息
- 公司要求 严格遵守法规
- 不能冒险的企业 存储的数据 在中国
- 需要 不偏不倚，没有歧视 数据
DeepSeek R1 是 偏差三倍 与竞争对手相比，有 83% 次测试检测到歧视性输出。
如果您处理的不是敏感数据，并且对中文数据存储方面感到满意，那么您绝对可以使用它。
我们如何测试人工智能工具
当我们对人工智能进行测试时，以下是测试结果 8 项标准 我们看看
| 准确性和及时性 | 性能与模型架构 | 道德与安全 |
| 物有所值 | 我们如何测试人工智能 | 创新与更新 |
| 安全 | 功能与定制 | 用户体验 |
它的速度和功能是否强大？
道德和安全？
它是否提供了很酷的可定制功能，又不会让你破费？
这种方法有助于分析每种工具的优势（和劣势），让你知道什么值得你花时间！
效果评估
DeepSeek 的简单易用令人惊讶。
只需满足要求，无需花哨的提示工程。
性能方面令人印象深刻。
对于编码问题、数据分析或数学难题等技术任务，它都能做出快速、准确的回应。
它甚至会向你展示它的思考过程，这让学习变得超级简单。
它还 一致。
无论是简单的问题还是复杂的推理问题，您每次都能获得可靠的结果。
然而，在下列情况下，效果会明显下降 创造性的任务。
它是一个出色的数学导师，但它不能教你诗歌。
这就是为什么它的技术性能评分为 9/10，而创意任务评分为 4/10。
DeepSeek 和不可探测人工智能集成
共同的努力会使力量倍增，在这个问题上也是如此。
与其他工具搭配使用时，我们可以增强 DeepSeek 的自然适应性。
具体方法如下
1) 人工智能检测器 + 人性化设计
DeepSeek 生成的内容很棒，但人工智能检测工具会将其标记为非人类内容。
在这种情况下，您可以使用人工智能检测器和人性化工具，例如 检测不到的人工智能 使内容更自然，绕过检测过滤器。
只需使用 DeepSeek 生成初始内容，然后将文本复制到 Undetectable AI，点击 "人性化 "即可获得自然的内容。
2) 用于优化的人工智能解析器
DeepSeek （或任何人工智能工具）的反应有时会过于直接和机械。
通过人工智能解析器（如我们的 人工智能转述工具 这将使博客、社交媒体、电子邮件和作业的内容更流畅、更吸引人。
3) 人工智能搜索引擎优化网络作家
使用 DeepSeek 生成初步想法和草稿，然后使用人工智能搜索引擎优化工具，如我们的 搜索引擎优化撰稿人 以优化关键词、可读性和排名潜力。
故事的寓意？
DeepSeek 只是一个开始。
混合、搭配和实验，因为当人工智能工具协同工作时，可能性将变得无限大！
关于 DeepSeek 的常见问题
DeepSeek 容易使用吗？
是的，超级简单。
您只需像与朋友聊天一样自然地输入，它每次都会提供有理有据的答案。
与其他人工智能模型不同，您不需要具备及时工程技能。
DeepSeek 的安全性如何？
不是很清楚。他们的官方页面上提到，您的数据将存储在中国。
它还通过了 78% 的网络安全测试。因此，如果您担心数据隐私，不妨另寻他处。
DeepSeek 的所有者是谁？
DeepSeek 是一家中国人工智能公司，由对冲基金 High-Flyer 全力支持。
它由梁文峰于 2023 年创立，梁文峰还在 2016 年联合创立了 High-Flyer。DeepSeek 完全依靠 High-Flyer 的资金运行。
最终结论
DeepSeek 值得购买吗？
是的，DeepSeek 值得炒作，但它并不适合所有人。
如果您是开发人员、学生或技术人员，正在寻找一款功能强大的免费人工智能工具，DeepSeek 绝对是您的不二之选。
它的性能可以与 GPT-4 相媲美（有时甚至超过），而且还是开源的。
它解释了复杂的技术概念，并展示了其工作原理，是一款出色的学习工具。
但免费并不总是意味着无风险。
数据存储在中国、偏差率高以及安全测试不合格，这些都会让许多潜在用户，尤其是处理敏感信息的企业望而却步。
对潜在用户的建议
使用 DeepSeek 之前，请确保您对数据的去向感到满意。
如果您处理的是敏感或受管制的事务，您可能需要选择更成熟（也更昂贵）的替代产品。
对于我们这些需要人工智能生成的内容的人来说，这些内容不仅功能强大，而且安全可靠，真正像人一样，我们的网站可以满足您的需求。 检测不到的人工智能.
我们的工具有助于完善、优化和人性化文本，同时将隐私和控制权牢牢掌握在我们手中--属于我们的地方。🚀